GLM 5.2 vs GPT-3.5 Turbo 16k verglichen — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welches zu wählen. Kann das Open-Source-Modell das kostenpflichtige ersetzen? Vollständige Aufschlüsselung 2026.
GPT-3.5 Turbo 16k — vollständiges Profil ›
Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai
Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.
| Spezifikation | GLM 5.2 | GPT-3.5 Turbo 16k | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Z.AI | OpenAI | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | |
| Kontextfenster | 1M Tokens | 16K Tokens | |
| Eingabepreis | $0.76/M · kostenloses Selbst-Hosting | $3/M | |
| Ausgabepreis | $2.42/M · kostenloses Selbst-Hosting | $4/M | |
| Vision / multimodal | Nein | Nein | – |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Ja | = Unentschieden |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | |
| Lizenz | MIT | Proprietär |
GLM 5.2 ist ~1,7× günstiger als GPT-3.5 Turbo 16k bei Ausgabe-Token ($2.42 vs $4 pro M Token).
| Fähigkeit | GLM 5.2 | GPT-3.5 Turbo 16k |
|---|---|---|
| Offene Gewichte (herunterladbar) | ✓ | ✗ |
| Selbst gehostet | ✓ | ✗ |
| Läuft vollständig offline | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✗ |
| Tool / Funktionsaufruf | ✓ | ✓ |
| 1M+ Kontextfenster | ✓ | ✗ |
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).
Benchmark-Daten von Artificial Analysis.
| Kriterium | GLM 5.2 | GPT-3.5 Turbo 16k |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 4.5 | 4.0 |
| Kontextfenster | 5.0 | 2.0 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 3.5 | 3.5 |
Die Bewertungen stammen aus Live-Daten — Ausgabepreis (Kosten), Kontextlänge, offene vs. geschlossene Gewichte (Offenheit & Selbst-Hosting) und Unterstützung für Vision/Tools (Multimodalität). Die Rohqualität der Aufgaben wird hier nicht bewertet; sie hängt von Ihrem Benchmark ab — siehe das Urteil.
GLM 5.2 ist ein großangelegtes Denkmodell von Z.ai. Es unterstützt Texteingabe und -ausgabe mit einem Kontextfenster von 1M Token und eignet sich für langfristige Agenten-Workflows, projektbezogene Softwareentwicklung,...
Dieses Modell bietet die vierfache Kontextlänge von gpt-3.5-turbo und kann etwa 20 Seiten Text in einer einzigen Anfrage unterstützen, allerdings zu höheren Kosten. Trainingsdaten: bis...
Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.
GLM 5.2 ist open-weight und wettbewerbsfähig in vielen Aufgaben, aber GPT-3.5 Turbo 16k könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenarbeiten immer noch führen. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.
Ja. GLM 5.2 hat open weights, sodass Sie es auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API ausführen können. GPT-3.5 Turbo 16k ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.
GLM 5.2 kostet $2.42/M Ausgabe vs $4/M für GPT-3.5 Turbo 16k — ungefähr 2x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie selbst hosten.
Wählen Sie GLM 5.2, wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro-Token-Gebühren vermeiden möchten — es ist open-weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie GPT-3.5 Turbo 16k, wenn Sie an der Frontlinie durch eine verwaltete API mit null Infrastruktur zum Ausführen interessiert sind.
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